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摘要行人重识别技术可简单描述为：计算机通过已知身份的行人图像，智能自动地在图像集中找出相同身份行人的多张其他图像。该技术可应用于智能寻人系统等寻找特定行人的情况。
本文基于数据集Market1501使用Pytorch训练图像特征距离模型，根据特征距离筛选图像以实现行人重识别。该模型首先将图片放入卷积神经网络ResNet50中提取图像特征地图并水平池化，得到图像局部特征。然后应用局部信息动态匹配算法并计算欧氏距离，得到图像特征距离。为提高模型训练速率和准确率，模型迭代训练时使用难样本挖掘和三元组损失函数计算模型损失值。
最后使用特定指标测试模型准确率，mAP为74.9%且Rank-
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